塵埃顆粒（圖中黃色圓點）的布朗運動模擬，塵埃顆粒與許多更小的顆粒（空氣分子）碰撞，小顆粒朝著各種隨機(jī)方向以不同速度運動著。（圖片來源：Lookang et al. /CC）

 布里斯托大學(xué)和西澳大利亞大學(xué)的研究員演示了“原始版”量子物理學(xué)的實用功能，使用了一種叫做“量子游走”的算法。演示中，一個大小為2量子比特的光子量子處理器，在這種算法上可以超越傳統(tǒng)計算機(jī)，無需使用更加復(fù)雜的量子計算機(jī)，例如IBM的5量子比特大的云端量子處理器。（量子計算小白可以點擊視頻鏈接，觀看微軟的《量子計算入門》。）

“量子游走”是“隨機(jī)游走”模型的量子機(jī)械版本，我們在普通物理學(xué)中所知的布朗運動（例如空氣中灰塵顆粒的隨機(jī)運動，就是一種布朗運動）也是一種隨機(jī)游走模型。研究員們在一項原理論證模型中，在循環(huán)圖上創(chuàng)建了“連續(xù)時間量子游走”計算。

 在一個示例循環(huán)圖上的量子游走分布概率。對于傳統(tǒng)計算機(jī)來說，建立這種概率分布的樣本是很難的。但是對于量子計算機(jī)來說就很簡單，即便是原始版本的量子計算機(jī)。圖片來源：布里斯托大學(xué)。

Jonathan Matthews博士是布里斯托大學(xué)物理系和量子光子學(xué)中心的EPSRC早期職業(yè)研究員，他在《自然通訊》期刊的一篇公開文章中解釋道：“我們的研究有了一個很激動人心的結(jié)果，我們可能找到了一個新的量子游走物理學(xué)的例子，可以通過一臺原始版本的量子計算機(jī)進(jìn)行觀察，這用傳統(tǒng)計算機(jī)是無法做到的。這些特征是因為有了量子計算機(jī)才為我們所知，具有很多實踐應(yīng)用，也許可以用來幫助設(shè)計更復(fù)雜的量子計算機(jī)?！?/p>

根據(jù)索爾茲伯里大學(xué)學(xué)生Shealyn Tucker的論文，循環(huán)圖就是圖表上的頂點都聯(lián)系到同一組相關(guān)頂點上。以下就是論文中一個循環(huán)圖的應(yīng)用例子：

循環(huán)圖的應(yīng)用例子，在雜貨店中商品的擺放方式應(yīng)該基于顧客的購買方式，進(jìn)行最優(yōu)化。圖片來源：索爾茲伯里大學(xué)。

 

Via Kurzweil

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